用于 GNSS 退化环境下绝对精度评估的 RTK-SLAM 数据集
机器人学
2026-04-09 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
RTK-SLAM 系统将同时定位与建图（SLAM）与实时动态（RTK）GNSS 定位相融合，有望同时提供相对一致性与全局参考坐标，从而实现高效的地理参考测绘。一个关键但长期被忽视的问题是，标准评估指标绝对轨迹误差（ATE）在计算误差之前先对估计轨迹与参考轨迹进行最优刚体变换（SE(3) 对齐）。这种所谓的 SE(3) 对齐吸收了全局漂移与系统误差，使轨迹看起来比实际更准确，因而不适合评估 RTK-SLAM 的全局精度。我们提出一个大地测量参考的数据集与评估方法以揭示这一差距。关键设计原则是 RTK 接收器仅用作系统输入，而真值通过独立的大地测量全站仪建立。这一分离在所有现有数据集中均不存在，因为 GNSS 通常充当（部分）真值。该数据集使用手持式 RTK-SLAM 设备采集，包含两个场景。我们评估了 LiDAR-惯性、视觉-惯性以及 LiDAR-视觉-惯性 RTK-SLAM 系统与独立 RTK 的表现，报告直接全局精度与 SE(3) 对齐后的相对精度以明确展示差距。结果表明，SE(3) 对齐可能低估绝对定位误差高达 76%。RTK-SLAM 在开阔天空条件下达到厘米级绝对精度，并在室内维持分米级全局精度，而独立 RTK 在室内退化至数十米。该数据集、标定文件和评估脚本已公开发布于 https://rtk-slam-dataset.github.io/。
引用
@article{arxiv.2604.07151,
title = {An RTK-SLAM Dataset for Absolute Accuracy Evaluation in GNSS-Degraded Environments},
author = {Wei Zhang and Vincent Ress and David Skuddis and Uwe Soergel and Norbert Haala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.07151},
year = {2026}
}
备注
Accepted by ISPRS congress 2026